ビジネスの意思決定を改善するための4種類のデータ分析[例を使用]

過去10年間、技術開発は、膨大な量のデータを生成および保持する際にいくつかの業界を支援してきました。 ビッグデータは21世紀で最も人気のある流行語の1つです。 私たちは現在、ポストデジタル時代に生きており、この急成長している多様な情報で何かを構築しようとしています。 そして、データサイエンスは、私たちがそれを行うのに役立つダイナミックな学際的な分野として浮上してきました。

データアナリストは、構造化データと非構造化データを検査、クリーンアップ、変換、モデル化して、意思決定に役立つ可能性のある情報を発見します。 そのような知識を抽出するために、彼らは科学的方法、アルゴリズム、およびシステムを適用します。 言い換えれば、彼らはさまざまなタイプのデータ分析を使用して、複雑な詳細を平均的な人が理解できる洞察に変換します。

しかし、データサイエンスの最も重要な用途は何ですか？ この質問への回答には、記述的、診断的、予測的、および処方的という4つの異なる側面があります。 したがって、データサイエンスでは、1つではなく、 4つのタイプのデータ分析に遭遇します。 これらのタイプの分析について詳しく理解しましょう。

さまざまな種類のデータ分析

1）記述的データ分析：現実を見極める

記述的データ分析とは、既存の生データを使用して、存在するものを明確に描くことです。 たとえば、組織の毎月の損益計算書のデータを使用して、組織のパフォーマンスについて詳しく知ることができます。

また、ビジネスに関するさまざまな指標と指標をまとめて、その長所と短所の全体像を把握することができます。

記述的分析は、さらなる分析のための洞察を提示するのにも役立ちます。 顧客の人口統計データの統計分析により、特定の年齢層の人々の割合を明らかにすることができます。

売上と価格のデータを統合して、何年にもわたって、または部門間で比較することができます。 データ集約とデータマイニングは、このプロセスで使用される手法の一部です。 アナリストは、視覚化ツールを使用してメッセージを強化します。

2）診断データ分析：「なぜ」を理解する

「何」の後に「なぜ」が来る。 また、診断データ分析により、この推論プロセスが容易になります。 アナリストは、有用なデータを読み取り、スキャン、フィルタリング、および抽出して、何かが起こっている理由を見つけます。

名前が示すように、診断分析とは、利用可能な情報を分析し、特定の問題、イベント、および動作の背後にある原因を特定することです。 たとえば、大規模な組織では、複雑な労働力の問題について有意義な洞察を得たい場合があります。

管理者は、データ分析の助けを借りて、複数の場所や部門で働く従業員のスナップショットを検索および作成できます。 また、仕事への出席、パフォーマンス、在職期間、後継者の指標をフィルタリングして比較することもできます。

インタラクティブツールを備えたビジネス情報またはBIダッシュボードは、この方法で問題の根本原因を突き止めるのに特に役立ちます。 ドリルダウン、データディスカバリー、データマイニング、および相関関係は、診断分析で使用される一般的な手法の一部です。

3）予測データ分析：将来についてのアイデアを得る

予測分析は、最もエキサイティングなタイプのデータ分析の1つです。 それは私たちが未来について学ぶのに役立ちます！

世界は不確実性に満ちています。 そして、何が起こるかを完全に知ることはできません。 しかし、私たちは将来の出来事を予測しようとすることができるので、より良い決定を下すことができます。 予測データ分析は、イベントの可能性、何かが発生する可能性がある時期、または今後の変更の範囲を推定するのに役立ちます。

過去と現在のデータを分析して、将来を予測します。 売上は増減しますか？ 2025年の収益状況はどうなるでしょうか。 アナリストは、可能な限り正確にそのような予測を行うことを目指しています。 データモデリングと機械学習は、この分野でますます人気が高まっている手法の一部です。

通常、変数データを使用して、未知のイベントを予測します。 予測モデルが、高齢者の心臓発作のリスクが高いことについての統計を作成したとしましょう。 予測は、人口の年齢と心臓発作の頻度に関する変数データ間の線形関係を見つけた後に行われます。

したがって、このような分析は、患者のケアを改善し、コストを削減し、医療業界により大きな効率をもたらすことができます。 金融サービス業界は、不正検出、予測投資などの予測分析も使用しています。

4）処方データ分析：今後の方向性を提案する

予測分析が予測に関するものである場合、処方分析はそれらの予測を使用して価値を提供することに関するものです。 それは、利用可能な選択肢から最善の行動方針を処方することにより、将来への鍵を提供します。

この段階で、分析は最初の3つのステップからの洞察を使用して、問題に対する可能な解決策を決定します。 そして、それは単に何かを選ぶことだけではなく、与えられた状況に最も適した推奨事項を比較して選択することでもあります。 たとえば、道路交通用のモバイルアプリケーションは、現在の場所から自宅に到達するための最適なルートを選択するのに役立ちます。

アプリは、距離、速度、交通渋滞を考慮して、そこに到達するための最短または最もタイムリーな方法を教えてくれます。 もう1つの例は、データ分析を使用して新製品を展開するのに有利な場所を提案するコンサルティング会社です。

結論

今日、データサイエンスは、業界全体に多大な価値をもたらしています。 そして、上記の4種類のデータ分析はすべて、独自の方法で変革に貢献し続けます。

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